现代钢笔
五种聚类算法思想总结聚类算法参考关于作者
目录聚类算法K-means聚类算法算法思想代价函数优点缺点改进参考聚类算法聚类算法是机器学习中涉及对数据进行分组的一种算法。在给定的数据集中，我们可以通过聚类算法将其分成一些不同的组。在理论上，相同的组的数据之间有相同的属性和特征，不同组数据之间的属性或者特征相差就会比较大。K-means聚类算法算法思想K-means算法的思想比较简单，假设我们要把数据分成K个类随机选取k个点，作为聚类中心；计算每个点分别到k个聚类中心的聚类，然后将该点分到最近的聚类中心，这样就形成了k个簇再重新计算每个
技术人员谈管理之进度管理案例论文
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【操作系统系列】临界区算法与信号量实现信号与信号量临界区信号量实现与使用
信号与信号量在需要同步的位置上，进程将自己阻塞起来等待信号；当该进程所依赖的进程执行到步调一致以后，会向操作系统发出信号；操作系统收到信号以后，将阻塞进程唤醒执行。信号量的准确定义：（1）信号量就是一个整型变量，用来记录和进程同步有关的重要信息；（2）能让进程阻塞睡眠在这个信号量上；（3）需要同步的进程通过操作（加 1 和减 1）信号量实现进程的阻塞和唤醒，即进程间的同步。因此，信号量就是一个数据对象以及操作这个数据对象的两个操作其中数据对象是信号量数值以及相应的阻塞进程队列
jQuery实现返回顶部功能
代码很简单，这里就不多废话了，小伙伴们看代码吧。
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